複数の DataTable を 1 つの DataTable に結合する
SQL Server でデータを操作する場合、複数のテーブルのデータを 1 つの DataTable に結合する必要がある場合があります。単一の統合されたデータセット。これは、マージ操作を使用して実現できます。これにより、異なるテーブルの行をターゲット テーブルに追加できます。ただし、テーブルの列構造が異なる場合、マージされたテーブルにはパディングまたは位置がずれたデータが含まれる可能性があります。
既存のソリューションと制限
提供されるソリューションは、これを解決しようとします。この問題は、Merge ループを使用して、さまざまな列構造を持つ複数の不明なテーブルの DataTable を結合することによって発生します。この方法は機能しますが、退屈でデータの不整合が発生する可能性があります。
LINQ を使用した代替アプローチ
これらの制限を克服するには、LINQ (言語) を使用した代替アプローチを使用します。統合クエリ)は、利用可能:
public static DataTable MergeAll(this IList<datatable> tables, String primaryKeyColumn) { if (!tables.Any()) throw new ArgumentException("Tables must not be empty", "tables"); if(primaryKeyColumn != null) foreach(DataTable t in tables) if(!t.Columns.Contains(primaryKeyColumn)) throw new ArgumentException("All tables must have the specified primarykey column " + primaryKeyColumn, "primaryKeyColumn"); if(tables.Count == 1) return tables[0]; DataTable table = new DataTable("TblUnion"); table.BeginLoadData(); // Turns off notifications, index maintenance, and constraints while loading data foreach (DataTable t in tables) { table.Merge(t); // same as table.Merge(t, false, MissingSchemaAction.Add); } table.EndLoadData(); if (primaryKeyColumn != null) { // since we might have no real primary keys defined, the rows now might have repeating fields // so now we're going to "join" these rows ... var pkGroups = table.AsEnumerable() .GroupBy(r => r[primaryKeyColumn]); var dupGroups = pkGroups.Where(g => g.Count() > 1); foreach (var grpDup in dupGroups) { // use first row and modify it DataRow firstRow = grpDup.First(); foreach (DataColumn c in table.Columns) { if (firstRow.IsNull(c)) { DataRow firstNotNullRow = grpDup.Skip(1).FirstOrDefault(r => !r.IsNull(c)); if (firstNotNullRow != null) firstRow[c] = firstNotNullRow[c]; } } // remove all but first row var rowsToRemove = grpDup.Skip(1); foreach(DataRow rowToRemove in rowsToRemove) table.Rows.Remove(rowToRemove); } } return table; }</datatable>
使用法
MergeAll メソッドを使用するには、DataTable のリストを渡し、オプションで共通の主キー列名を指定します:
var tables = new[] { tblA, tblB, tblC }; DataTable TblUnion = tables.MergeAll("c1");
LINQ の利点アプローチ
- 手動ループの必要性を排除することで、マージ プロセスを簡素化します。
- 列が異なる場合に行をマージするための主キーのオプションの指定が可能です。
- 繰り返される主キーのデータ値を自動的に結合して調整しますrows.
注: このソリューションでは、主キーが指定されている場合、すべてのテーブルに一意の列名があることが必要です。
以上がSQL Server でさまざまな列構造を持つ複数の DataTable を効率的にマージする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Cは、高性能と柔軟性のため、ゲーム開発、組み込みシステム、金融取引、科学的コンピューティングの分野で広く使用されています。 1)ゲーム開発では、Cは効率的なグラフィックレンダリングとリアルタイムコンピューティングに使用されます。 2)組み込みシステムでは、Cのメモリ管理とハードウェア制御機能が最初の選択肢になります。 3)金融取引の分野では、Cの高性能はリアルタイムコンピューティングのニーズを満たしています。 4)科学的コンピューティングでは、Cの効率的なアルゴリズムの実装とデータ処理機能が完全に反映されています。

Cは死んでいませんが、多くの重要な領域で栄えています。1)ゲーム開発、2)システムプログラミング、3)高性能コンピューティング、4)ブラウザとネットワークアプリケーション、Cは依然として主流の選択であり、その強力な活力とアプリケーションのシナリオを示しています。

C#とCの主な違いは、構文、メモリ管理、パフォーマンスです。1)C#構文は最新であり、LambdaとLinqをサポートし、CはC機能を保持し、テンプレートをサポートします。 2)C#はメモリを自動的に管理し、Cは手動で管理する必要があります。 3)CパフォーマンスはC#よりも優れていますが、C#パフォーマンスも最適化されています。

tinyxml、pugixml、またはlibxml2ライブラリを使用して、CでXMLデータを処理できます。1)XMLファイルを解析する:DOMまたはSAXメソッドを使用し、DOMは小さなファイルに適しており、SAXは大きなファイルに適しています。 2)XMLファイルを生成:データ構造をXML形式に変換し、ファイルに書き込みます。これらの手順を通じて、XMLデータを効果的に管理および操作できます。

CのXMLデータ構造を使用すると、TinyXMLまたはPUGIXMLライブラリを使用できます。 1)PUGIXMLライブラリを使用して、XMLファイルを解析して生成します。 2)本情報などの複雑なネストされたXML要素を処理します。 3)XML処理コードを最適化し、効率的なライブラリとストリーミング解析を使用することをお勧めします。これらの手順を通じて、XMLデータを効率的に処理できます。

Cは、低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲーム開発、金融取引システム、組み込みシステムに不可欠であるため、パフォーマンスの最適化を支配しています。具体的には、次のように現れます。1)ゲーム開発では、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲームエンジン開発に適した言語になります。 2)金融取引システムでは、Cのパフォーマンスの利点は、非常に低いレイテンシと高スループットを保証します。 3)組み込みシステムでは、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、リソースに制約のある環境で非常に人気があります。

C XMLフレームワークの選択は、プロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)TinyXMLは、リソースに制約のある環境に適しています。2)PUGIXMLは高性能要件に適しています。

C#は、開発効率とタイプの安全性を必要とするプロジェクトに適していますが、Cは高性能とハードウェア制御を必要とするプロジェクトに適しています。 1)C#は、エンタープライズアプリケーションやWindows開発に適したGarbage CollectionとLINQを提供します。 2)Cは、その高性能と根本的な制御で知られており、ゲームやシステムのプログラミングで広く使用されています。


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